从零到一spark进阶之路（二） 
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1.1RDD 
（0）随便找个点理解以下 
（1）RDD的特点 
（2）RDD的好处 
（3）RDD的内部属性 
1.2RDD操作 
1.2.1 转化操作 
1.2.2 行动操作

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2.如何创建RDD？

操作环境：python3.5

两种方式：①读取外部数据集② 在驱动器程序中对一个集合进行并行化 
RDD可以从普通数组创建出来，也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。

from pyspark import SparkContextfrom pyspark import SparkContext as scfrom pyspark import SparkConfimport os
os.environ["PYSPARK_PYTHON"]="D:office3python\anaconda3.5\3.5envspython35\python"##任何Spark程序都是SparkContext开始的，SparkContext的初始化需要一个SparkConf对象，SparkConf包含了Spark集群配置的各种参数(比如主节点的URL)。初始化后，就可以使用SparkContext对象所包含的各种方法来创建和操作RDD和共享变量。Spark shell会自动初始化一个SparkContext(在Scala和Python下可以，但不支持Java)。#getOrCreate表明可以视情况新建session或利用已有的sessionconf=SparkConf().setAppName("miniProject").setMaster("local[*]")
sc=SparkContext.getOrCreate(conf)#（a）利用list创建一个RDD;使用sc.parallelize可以把Python list，NumPy array或者Pandas Series,Pandas DataFrame转成Spark RDD。rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5])123456789101112

print(rdd)#查看list被分成了几部分print(rdd.getNumPartitions())#查看分区的状态print(rdd.glom().collect())12345

ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at PythonRDD.scala:480 
3 
[[1], [2, 3], [4, 5]]

下面不指定分区，执行语句

rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5])

print(rdd)
print(rdd.getNumPartitions())
print(rdd.glom().collect())12345

ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at PythonRDD.scala:480 
8 
[[], [1], [], [2], [3], [], [4], [5]]

电脑是配置，逻辑8核。多次执行结果一样。可以看出创建了8 个executor。